pandas python Bewertungen & Produktdetails

Was ich an Pandas am meisten mag, ist, wie intuitiv und leistungsstark es die Datenmanipulation macht. Die DataFrame-Struktur fühlt sich natürlich an, fast wie das Arbeiten mit einem Excel-Blatt, aber mit der vollen Flexibilität von Python. Operationen, die in rohem Python Dutzende von Zeilen erfordern würden – wie das Bereinigen von Datensätzen, das Zusammenführen von Tabellen, das Filtern, Gruppieren oder Berechnen von Statistiken – können mit Pandas in nur ein oder zwei Zeilen erledigt werden.

Ich schätze auch, wie gut Pandas sich in das gesamte Python-Datenökosystem integriert, insbesondere NumPy, Matplotlib und scikit-learn. Dieser nahtlose Workflow macht Pandas zu einem unverzichtbaren Werkzeug für jedes Data-Science- oder Analyseprojekt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einer meiner Hauptfrustrationen mit Pandas ist, dass es dazu neigt, langsam zu werden und viel Speicher zu verbrauchen, wenn es sehr große Datensätze verarbeitet, da es alle Daten in den RAM lädt. Bestimmte Operationen, wie komplexe Groupby-Aufgaben oder das Anwenden benutzerdefinierter Python-Funktionen, können erheblich langsamer sein als das, was man mit optimierten Datenbanken oder verteilten Systemen erleben könnte. Die Lernkurve kann für Neulinge auch ziemlich steil sein, angesichts der Vielzahl von Methoden, der verschiedenen Indexierungsoptionen und der Unterschiede zwischen Series und DataFrames. Darüber hinaus ist das Debuggen von verketteten Operationen manchmal knifflig, und Pandas effizient mit Datenquellen wie SQL-Datenbanken oder Cloud-Speicher zum Laufen zu bringen, erfordert oft zusätzliche Konfiguration. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas ist eine ausgereifte, quelloffene Python-Bibliothek für Datenmanipulation und -analyse. Ihre Kernkomponenten, `DataFrame` und `Series`, bieten robuste Abstraktionen für den Umgang mit strukturierten, beschrifteten Daten.

Hier ist, was aus der Perspektive eines Entwicklers heraussticht:

✅ Ausdrucksstarke Datenstrukturen

• `DataFrame`: Zweidimensionale, größenveränderliche, heterogene tabellarische Datenstruktur mit beschrifteten Achsen (Zeilen und Spalten).

• `Series`: Eindimensionales beschriftetes Array, das jeden Datentyp aufnehmen kann.

✅ Umfassende I/O-Unterstützung

• Native Funktionen zum Lesen/Schreiben von CSV, Excel, SQL, JSON, Parquet, HDF5 und mehr. Methoden wie `read_csv()`, `to_excel()` und `read_sql()` erleichtern die Integration mit externen Datenquellen.

✅ Effiziente Datenmanipulation

• Leistungsstarkes Indexieren, Schneiden und Unterteilen mit intuitiven, auf Labels basierenden oder ganzzahlbasierten Selektoren.

• Vektorisierte Operationen, die auf NumPy aufbauen, ermöglichen schnelle, speichereffiziente Berechnungen auf großen Datensätzen.

• Eingebaute Unterstützung für den Umgang mit fehlenden Daten (`NaN`, `NA`, `NaT`), ohne Arbeitsabläufe zu unterbrechen.

✅ Fortgeschrittene Gruppierung und Aggregation

• Flexible `groupby`-Operationen für Split-Apply-Combine-Workflows, die komplexe Aggregationen und Transformationen unterstützen.

✅ Zeitreihen- und Kategoriedaten

• Spezialisierte Typen und Methoden für Zeitreihen (z.B. `Timestamp`, `Period`, Resampling) und Kategoriedaten, die sowohl die Leistung als auch die Speichernutzung verbessern.

✅ Interoperabilität

• Nahtlose Integration mit dem breiteren Python-Daten-Stack: NumPy für numerische Operationen, Matplotlib und Seaborn für Visualisierung und scikit-learn für maschinelle Lernpipelines.

✅ Umformen, Zusammenführen und Pivotieren

• Funktionen wie `pivot_table`, `melt`, `merge` und `concat` ermöglichen flexibles Umformen und Verbinden von Daten.

✅ Umfangreiche Dokumentation und Community

• Große, aktive Community und umfangreiche Dokumentation mit einer Fülle von Tutorials und Beispielen für die meisten Anwendungsfälle. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas ist für In-Memory-Operationen und die Ausführung in einem einzelnen Thread optimiert. Die Verarbeitung sehr großer Datensätze (die nicht in den RAM passen) oder die Nutzung von Multi-Core-CPUs erfordert externe Werkzeuge oder Bibliotheken (z.B. Dask, cuDF). Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Erstellte Visualisierungen und Berichte unter Verwendung umfangreicher Python-Bibliotheken, Pandas, Numpy, Matplotlib. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts dergleichen, alles entspricht meinen Erwartungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Benutzerfreundlichkeit und grafische Darstellung verschiedener Datensätze Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts viel zu bemängeln, es entwickelt sich noch und hofft, reif genug zu werden, um das Beste zu sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist leicht zu verstehen. Es ist perfekt für die Manipulation von kleinen Datenmengen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es neigt dazu, langsamer zu werden, wenn die Größe der Daten zunimmt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat mehrere Funktionen zur Datenverarbeitung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Syntax ändert sich ständig mit Updates, was manchmal Verwirrung verursacht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas Python ist eine sehr leistungsstarke Bibliothek in Python, Pandas hat unglaubliche Funktionen wie Datenanalyse für Dateien wie CSV-Datei, Excel-Datei, JSON-Datei, Dollar-Datei, .text-Datei usw. Es wird alle Dateitypen in ein DataFrame umwandeln und Sie können problemlos Operationen an diesem DataFrame durchführen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich benutze Pandas seit einem Jahr und habe keine Abneigung gegen Pandas, weil es eine sehr leistungsstarke Bibliothek ist. Pandas visualisiert die Daten nur in einem DataFrame, wenn wir die Daten visualisieren wollen, dann müssen wir eine andere Bibliothek dafür verwenden, aber abgesehen davon ist Pandas eine großartige Bibliothek. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Benutzerfreundlichkeit

- Einfache Implementierung

- Einfache Integration

- Vielseitigkeit

- Aktualisierte Bibliothek Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt keine Abneigungen, an die ich denken kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

DataFrames in Pandas sind nützlich, um Daten sehr effizient zu handhaben und zu analysieren. Auch bietet Pandas eingebaute Methoden zum Filtern und Sortieren von Daten, zum Umgang mit fehlenden Daten. Pandas ermöglicht/unterstützt das Lesen von Daten aus Excel, CSV-Dateien usw., was ein weiterer Vorteil ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas hat wenige Schwachstellen. Wenn große Datensätze als Eingaben bereitgestellt werden, stößt Pandas auf Leistungsprobleme, da die Interaktion mit großen DataFrames und das Ausführen von Operationen darauf zeitaufwendig ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas in Python haben die Fähigkeit, große Datensätze mühelos zu handhaben und zu manipulieren. Es bietet eine umfangreiche Sammlung von Funktionen und Methoden, die Datenbereinigung, -transformation und -analyse effizient und intuitiv machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Pandas arbeiten langsam bei sehr großen Datensätzen, Pandas-Datenrahmen sind veränderlich, was bedeutet, dass sie jederzeit geändert werden können, dies kann vorteilhaft sein, aber verwirrend oder nicht gut funktionieren, wenn sie nicht richtig gehandhabt werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.